添加tif图像的分辨率属性python代码

以下是使用Python的Pillow库添加tif图像分辨率属性的示例代码：

from PIL import Image

# 打开tif图像
img = Image.open('example.tif')

# 创建分辨率属性
dpi = (300, 300)

# 将分辨率属性添加到tif元数据中
img.tag[282] = dpi[0]
img.tag[283] = dpi[1]

# 保存修改后的图像
img.save('example_new.tif', tiffinfo=img.tag)

在此示例中，我们首先使用Pillow库打开了一个tif图像。然后，我们创建了一个元组，其中包含我们要添加到图像中的分辨率属性。最后，我们将分辨率属性添加到tif元数据中，并使用Pillow的`save`方法保存修改后的图像，并将`tiffinfo`参数设置为`img.tag`以保留所有的tif元数据。

需要注意的是，分辨率属性的标签号分别为282和283，但是这些标签号可能因tif图像的不同而有所差异。如果您的tif图像使用了不同的标签号，请根据实际情况修改代码。

相关问题

批量添加tif图像的分辨率属性python代码

ta));
dtr = s.af0 + s.af1 * tk + s.af2 * tk * tk + F * s.e *以下是使用Python的Pillow库批量添加tif图像分辨率属性的示例代码：

from PIL import s.sqrta * sin(ek);
    // 计算卫星钟偏距离改正
    delta_tr = 0;
    // 计算地球自转改正
    omega_e = OMGE;
    omega_e_tk = omega_e * tk;
 Image
import os

# 设置图像文件夹路径和目标分辨率
folder_path = 'image_folder'
dpi = (    delta_omega = -omega_e_tk;
    delta_omega_dot = 0;
    delta_i = s.idot * tk300, 300)

# 遍历文件夹中的所有tif图像
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file;
    // 计算距离改正值
    *x = *x * dtr + delta_tr * *x + (delta_name.endswith('.tif'):
        # 打开tif图像
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        img =_omega * *y + delta_omega_dot * *x) * *z;
    *y = *y * dtr + delta Image.open(file_path)

        # 将分辨率属性添加到tif元数据中
        img.tag[282] = dpi[0_tr * *y - (delta_omega * *x - delta_omega_dot * *y) * *z;
    *z =]
        img.tag[283] = dpi[1]

        # 保存修改后的图像
        new_file_path = os.path *z * dtr + delta_tr * *z + delta_i * *z;
}

int main()
{
    // 读取星.join(folder_path, f'{os.path.splitext(file_name)[0]}_new.tif')
        img.save(new_file_path, tiffinfo=img历文件
    string filename = "C01星历.txt";
    ifstream fin(filename);
    if (!fin.is_open())
    {
       .tag)

在此示例中，我们首先设置了要处理的tif图像文件夹路径和目标分辨 cerr << "Failed to open file: " << filename << endl;
return -1;
}
// 读取星历参数率。然后，我们使用`os`库遍历文件夹中的所有tif图像，并使用Pillow库打开每
Satellite s;
int year, month, day, hour, minute;
double second;
while (fin >> s.prn个图像。接下来，我们将分辨率属性添加到tif元数据中，并使用Pillow的`save`方法 >> year >> month >> day >> hour >> minute >> second >> s.af0 >> s.af1 >> s.af2 >> s.sqrta保存修改后的图像，并将`tiffinfo`参数设置为`img.tag`以保留所有的tif元数据。

需要 >> s.e >> s.delta_n >> s.omega0 >> s.i0 >> s.crc >> s.crs >> s.cuc >>注意的是，分辨率属性的标签号分别为282和283，但是这些标签号可能因tif s.cus >> s.toe >> s.cic >> s.omega_dot >> s.idot)
{
s.year = year;
图像的不同而有所差异。如果您的tif图像使用了不同的标签号，请根据实 s.month = month;
s.day = day;
s.hour = hour;
s.minute = minute;
s.second = second际情况修改代码。此外，为了避免覆盖原始图像，我们在保存修改后的图像时使用了新的文件名。

tif图双线性插值到和目标图像相同分辨率的python代码

以下是将tif图像双线性插值到与目标图像相同分辨率的Python代码示例：

import cv2

# 读取tif图像和目标图像
tif_img = cv2.imread('tif_image.tif')
target_img = cv2.imread('target_image.jpg')

# 获取tif图像和目标图像的宽度和高度
tif_h, tif_w, _ = tif_img.shape
target_h, target_w, _ = target_img.shape

# 计算宽度和高度的比例
w_ratio = target_w / tif_w
h_ratio = target_h / tif_h

# 将tif图像调整到与目标图像相同的尺寸
resized_tif_img = cv2.resize(tif_img, (0, 0), fx=w_ratio, fy=h_ratio, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

# 保存调整后的tif图像
cv2.imwrite('resized_tif_image.tif', resized_tif_img)

在上述代码中，我们使用了OpenCV库中的`cv2.resize()`函数来对tif图像进行双线性插值。`fx`和`fy`参数分别表示宽度和高度的缩放比例，`interpolation`参数指定使用的插值算法，这里选择了双线性插值。最后，将调整后的tif图像保存到本地文件中。